The Novelty of Different Tongues: Polyglot Punning in Shakespeare (and Others)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse quelques exemples de jeux de mots multilingues chez Shakespeare et certains de ses contemporains, suggérant par ce biais l'importance qu'il y a à consulter des dictionnaires ou autres ouvrages de référence de cette époque, importance qui ne peut qu’être confortée par l'engouement actuel pour les langues étrangères. Un tel engouement vient en partie de mon expérience d'un enseignement dans un environnement bilingue ou multilingue, au Canada, en Tanzanie et en Californie où se trouvent de nombreux étudiants dont l'espagnol est la langue maternelle. Partant de noms comme “Marcade”, “Mercutio”, “Signor Angelo”, et “Iago” dans Shakespeare, cet article s'intéresse aux résonances interlinguistiques de ces noms et de quelques autres. Puis il analyse des interconnections linguistiques avec l'espagnol et d'autres langues dans Hamlet, La Nuit des rois et Henri V, des jeux de mots sur “ambo", “ambus” (embuscade), sur “boys” et "bois en français dans Comme il vous plaira et dans le Bussy d'Ambois de Chapman. Il aborde ensuite la question de la source espagnole du terme anglais “Ingle” (terme signifiant “catamite” ou giton en anglais au XVIe siècle) ainsi que celle des rapports entre les mots “ingles", “angles” et “Anglais” que l'on trouve souvent dans les textes de cette époque, en particulier dans Henri V et dans Les Joyeuses commères de Windsor. D'autres jeux de mots multilingues sont soulignés dans Peines d'amour perdues et dans le “Piège à rats” dans Hamlet avant d'en venir, pour terminer, à ceux qui se rapportent à la “fente” du “Mur”, à la tombe du Nigaud (Ninus/Ninny) et au signifiant “Quince” (le Coing) dans Le Songe d'une nuit d'été.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it